KR102470112B1 - Intelligent condition monitoring method and system for nuclear power plants - Google Patents

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Abstract

본 발명은 원전 기동, 전출력 및 정지 운전 시에 센서의 상태 예측 오차를 줄이고, 센서, 기기, 계통 및 발전소의 상태를 원격 자동으로 진단하여 오류경보 없이 조기 경보할 수 있는 원전의 상태감시 방법 및 시스템을 제공하기 위하여, 센서 측정값 및 기기 측정값을 예측값과 비교하여 상기 센서와 상기 기기의 이상징후를 감지하는 제1 계층 및 상기 센서의 종류를 구분하고 상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 센서의 이상징후 값을 기반으로 상기 센서의 이상유무를 진단하는 제2 계층 및 상기 제1 및 제2 계층으로부터 제공되는 상기 센서의 감지 및 진단결과와 상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 기기의 이상징후 결과를 기반으로 원전설비의 상태를 진단하는 제3 계층을 포함한다.The present invention is a method for monitoring the state of a nuclear power plant that reduces error in predicting the state of a sensor during start-up, full-output, and stop operation of a nuclear power plant, and remotely and automatically diagnoses the state of a sensor, device, system, and power plant to give an early warning without an error alarm, and In order to provide the system, a first layer for detecting abnormal symptoms of the sensor and the device by comparing sensor measurement values and device measurement values with predicted values, and distinguishing the type of the sensor and the sensor provided from the first layer The second layer for diagnosing abnormality of the sensor based on the abnormal symptom value, and the detection and diagnosis results of the sensor provided from the first and second layers and the abnormal symptom result of the device provided from the first layer It includes a third layer that diagnoses the state of nuclear power plant facilities based on

Figure R1020200024170
Figure R1020200024170

Description

원전의 지능형 상태감시 방법 및 시스템{INTELLIGENT CONDITION MONITORING METHOD AND SYSTEM FOR NUCLEAR POWER PLANTS}Nuclear power plant intelligent condition monitoring method and system {INTELLIGENT CONDITION MONITORING METHOD AND SYSTEM FOR NUCLEAR POWER PLANTS}

본 발명은 원전의 지능형 상태감시 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 원전의 이상 징후를 원격 자동 진단하는 원전의 상태감시 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for monitoring the state of an intelligent nuclear power plant, and more particularly, to a method and system for monitoring the state of a nuclear power plant for remotely and automatically diagnosing abnormal symptoms of a nuclear power plant.

최근 들어, 원전에는 안전성 및 경제성을 향상하기 위하여 인공지능 기술이 적용되고 있다. 원전 분야에서는 센서의 상태를 예측하고, 이를 측정값과 비교하여 센서의 고장이나 드리프트를 원격으로 감시하는 센서 신뢰도 향상 기술이 개발되고 있다. 특히, 원전의 안전성 및 경제성을 더욱 향상하기 위하여, 인공지능 기술을 기기의 상태 예측에 적용하여 상태기반 정비체계를 구축하는 기술의 개발이 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그리고 이와 함께 상태감시를 지원하는 컴퓨팅 시스템에 함께 개발되어 활용되고 있다.Recently, artificial intelligence technology is being applied to nuclear power plants to improve safety and economy. In the field of nuclear power plants, a sensor reliability improvement technology is being developed that predicts the state of a sensor and compares it with a measured value to remotely monitor a failure or drift of a sensor. In particular, in order to further improve the safety and economic feasibility of nuclear power plants, the development of technology for establishing a condition-based maintenance system by applying artificial intelligence technology to predicting the condition of a device is actively progressing at home and abroad. In addition, it is developed and used in a computing system that supports state monitoring.

아울러, 센서 원격감시 기술로 기기 및 계통의 상태를 감시하고, 이를 토대로 원전 전체의 건전성을 감시하는 기술개발 역시 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 이에, 국내 원전상태를 통합하여 감시하는 국내 원전 관련 기관과 기업의 종합상황실에서는 센서의 예측값과 실측값의 차이를 기반으로 발전소의 건전성을 정량적 지표로 산정하여 감시하는 조기경보 시스템이 개발되어 운용되고 있다.In addition, technology development to monitor the health of the entire nuclear power plant based on monitoring the state of equipment and systems with sensor remote monitoring technology is also actively progressing at home and abroad. Accordingly, an early warning system that calculates and monitors the health of a power plant as a quantitative indicator based on the difference between the predicted value and the actual value of the sensor has been developed and operated in the comprehensive control room of domestic nuclear power plant-related institutions and companies that monitor the status of domestic nuclear power plants in an integrated manner. have.

그러나 국내외 원전의 기기 상태 예측 시스템 및 건전성 감시 시스템은 센서 예측값의 산정에서 경험데이터가 존재하지 않을 경우에, 상태 예측의 정확도가 저하되는 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 전출력 운전 시와 비교하여 출력 증감발로 인한 과도현상이 빈번하게 발생하고 있다. However, equipment condition prediction systems and health monitoring systems of domestic and foreign nuclear power plants mainly use a method in which the accuracy of condition prediction is lowered when empirical data does not exist in calculating the predicted value of the sensor. Therefore, compared to full power operation, transient phenomena due to output increase/decrease frequently occur.

이에, 상태 예측 모델의 학습에 필요한 경험데이터를 충분하게 확보할 수 없는 원전 기동 및 정지 운전 시의 센서와 기기의 상태에 대한 예측 오차를 줄일 수 있는 기술의 연구 개발이 요구된다.Therefore, research and development of technology that can reduce prediction errors for the state of sensors and devices during startup and shutdown of nuclear power plants, which cannot sufficiently secure empirical data required for learning the state prediction model, is required.

또한, 기기 및 계통이 정상적으로 운전되고 있음에도 불구하고, 센서에서 발생한 일시적 과도현상으로 인해 발생하는 오류경보를 제거하는 기술개발이 필요하다. 그리고 센서의 고정이나 드리프트를 기기의 고장과 분리하여 진단하는 기술개발이 필요하다.In addition, it is necessary to develop technology to eliminate false alarms generated by temporary transients generated from sensors even though equipment and systems are operating normally. In addition, it is necessary to develop a technology that diagnoses the fixation or drift of the sensor by separating it from the failure of the device.

또한, 센서, 기기 및 계통의 상태가 터빈의 출력 감발, 원자로의 출력 불시 감발, 원자로 불시 정지 및 터빈 불시 정지의 원인이 될 수 있는 상태로 발전된 경우에, 이를 자동으로 진단하여 경보할 수 있는 개선된 예측 진단 방법의 개발이 요구되고 있다. In addition, when the state of sensors, devices, and systems develops into a state that can cause turbine output cut-off, nuclear reactor output cut-off, reactor sudden stop, and turbine sudden stop, improvements that can automatically diagnose and alert The development of predictive diagnostic methods is required.

대한민국 등록특허공보 제10-2051227호(원전설비의 예측 진단 방법, 2019.11.26.)Republic of Korea Patent Registration No. 10-2051227 (Method for predicting and diagnosing nuclear power plant facilities, 2019.11.26.)

본 발명의 목적은 원전 기동, 전출력 및 정지 운전 시에 센서의 상태 예측 오차를 줄이고, 센서, 기기, 계통 및 발전소의 상태를 원격 자동으로 진단하여 오류경보 없이 조기 경보할 수 있는 원전의 상태감시 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.An object of the present invention is to monitor the state of a nuclear power plant that can reduce error in predicting the state of a sensor during start-up, full power, and stop operation of a nuclear power plant, and remotely and automatically diagnose the state of sensors, devices, systems, and power plants to provide early warning without error warning. It is to provide methods and systems.

본 발명에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템은 센서 측정값 및 기기 측정값을 예측값과 비교하여 상기 센서와 상기 기기의 이상징후를 감지하는 제1 계층 및 상기 센서의 종류를 구분하고 상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 센서의 이상징후 값을 기반으로 상기 센서의 이상유무를 진단하는 제2 계층 및 상기 제1 및 제2 계층으로부터 제공되는 상기 센서의 감지 및 진단결과와 상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 기기의 이상징후 결과를 기반으로 원전설비의 상태를 진단하는 제3 계층을 포함한다.The intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to the present invention compares a sensor measurement value and a device measurement value with a predicted value, distinguishes a first layer for detecting abnormal symptoms of the sensor and the device, and the type of the sensor, and distinguishes from the first layer. A second layer for diagnosing the abnormality of the sensor based on the provided abnormal symptom value of the sensor, and the detection and diagnosis results of the sensor provided from the first and second layers and the device provided from the first layer It includes a third layer for diagnosing the state of nuclear power plant facilities based on the abnormal symptom results of .

상기 원전의 지능형 상태감시시스템은 상기 제3 계층으로부터 제공되는 상기 원전설비의 상태진단결과를 기반으로 조기경보의 수준을 결정하고 상기 원전설비의 계층별 건강지수를 산정하는 제4 계층을 더 포함할 수 있다.The intelligent state monitoring system of the nuclear power plant may further include a fourth layer for determining the level of early warning based on the condition diagnosis result of the nuclear power plant facility provided from the third layer and calculating the health index for each layer of the nuclear power plant facility. can

상기 제1 계층은 센서 예측값을 산정하여 상기 센서 측정값과 상기 센서 예측값의 오차에 따라 상기 센서의 이상징후를 감지하는 센서별상태감시모듈과, 상기 센서 예측값을 기반으로 기기 예측값을 산정하여 상기 기기 측정값과 상기 기기 예측값의 오차에 따라 상기 기기의 이상징후를 감지하는 기기별상태감시모듈을 포함할 수 있다.The first layer includes a state monitoring module for each sensor that calculates a sensor prediction value and detects an abnormality symptom of the sensor according to an error between the sensor measurement value and the sensor prediction value, and a device prediction value based on the sensor prediction value, and detects the device prediction value. A device-specific state monitoring module for detecting abnormal symptoms of the device according to an error between the measured value and the predicted device value may be included.

상기 제1 계층은 상기 기기가 가동 중인 상태에서 상기 센서별상태감시모듈과 상기 기기별상태감시모듈이 상기 센서와 상기 기기의 이상징후를 감지할 수 있다.In the first layer, the status monitoring module for each sensor and the status monitoring module for each device can detect abnormal signs of the sensor and the device while the device is in operation.

상기 제2 계층에서는 상기 센서가 중첩센서일 때에 상기 센서의 고장 및 드리프트 중 적어도 어느 하나를 진단하는 중첩센서군상태감시모듈과, 상기 센서가 강상관계센서일 때에 상기 센서의 고장의 고장 및 드리프트 중 적어도 어느 하나를 진단하는 강상관계센서군상태감시모듈을 포함할 수 있다.In the second layer, an overlapping sensor group state monitoring module for diagnosing at least one of a failure and drift of the sensor when the sensor is an overlapping sensor, and a failure and drift of the failure of the sensor when the sensor is a strong correlation sensor. A strong correlation sensor group state monitoring module for diagnosing at least one of them may be included.

상기 제3 계층은 상기 제1 및 제2 계층으로부터 제공되는 상기 센서의 감지 및 진단결과를 기반으로 상기 센서의 상태진단을 수행하고 상기 센서의 상태감시결과를 해설하는 센서상태진단모듈과, 상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 기기의 이상징후 결과를 기반으로 상기 기기의 상태진단을 수행하고 상기 기기의 상태감시결과를 해설하는 기기상태진단모듈과, 상기 센서상태진단모듈로부터 제공되는 해설과 상기 기기상태진단모듈로부터 제공되는 해설을 기반으로 계통의 상태진단을 수행하는 계통상태진단모듈을 포함할 수 있다.The third layer includes a sensor state diagnosis module for performing state diagnosis of the sensor based on the detection and diagnosis results of the sensor provided from the first and second layers and explaining the state monitoring result of the sensor; A device status diagnosis module that diagnoses the status of the device based on the abnormal symptoms of the device provided from the first layer and interprets the status monitoring result of the device, and the commentary provided from the sensor status diagnosis module and the device status A system status diagnosis module for performing system status diagnosis based on the commentary provided from the diagnosis module may be included.

상기 센서상태진단모듈은 상기 제1 및 제2 계층으로부터 각각 제공되는 상기 센서의 이상징후 결과를 센서상태지식으로 활용하고, 상기 센서상태지식을 기설정된 센서상태생성규칙과 비교하며 비교에 의해 선별된 상태지식을 기설정된 센서상태진단규칙집합에 적용하는 센서이상징후진단추론엔진을 포함할 수 있다.The sensor state diagnosis module utilizes the abnormal symptom results of the sensor provided from the first and second layers, respectively, as sensor state knowledge, compares the sensor state knowledge with a preset sensor state generation rule, and selects a result of the comparison. It may include a sensor anomaly diagnosis inference engine that applies state knowledge to a preset sensor state diagnosis rule set.

상기 센서상태진단모듈은 상기 센서이상징후진단추론엔진에서 선별된 규칙집합이 복수 개일 때에 기설정된 우선순위에 따라 경합을 해결하여 상기 센서의 상태감시결과를 해설할 수 있다.The sensor state diagnosis module may explain the state monitoring result of the sensor by resolving the contention according to a preset priority when there are a plurality of rule sets selected by the sensor anomaly diagnosis inference engine.

상기 기기상태진단모듈은 상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 기기의 이상징후 결과를 기기상태지식으로 활용하고, 상기 기기상태지식을 기설정된 기기상태생성규칙과 비교하며 비교에 의해 선별된 상태지식을 기설정된 센서상태진단규칙집합에 적용하는 기기이상징후진단추론엔진을 포함할 수 있다.The device state diagnosis module utilizes the abnormal symptom result of the device provided from the first layer as device state knowledge, compares the device state knowledge with a preset device state generation rule, and bases the state knowledge selected by the comparison. It may include a device anomaly diagnosis reasoning engine applied to the set sensor condition diagnosis rule set.

상기 기기상태진단모듈은 상기 기기이상징후진단추론엔진에서 선별된 규칙집합이 복수 개일 때에 기설정된 우선순위에 따라 경합을 해결하여 상기 기기의 상태감시결과를 해설할 수 있다.The device state diagnosis module may explain the state monitoring result of the device by resolving the contention according to a preset priority when there are a plurality of rule sets selected by the device anomaly diagnosis inference engine.

상기 계통상태진단모듈은 상기 센서상태진단모듈로부터 제공되는 해설과 상기 기기상태진단모듈로부터 제공되는 해설을 결정수목(Decision tree)에 적용하여 계통의 상태진단을 수행할 수 있다.The system status diagnosis module may perform system status diagnosis by applying the commentary provided from the sensor status diagnosis module and the commentary provided from the device status diagnosis module to a decision tree.

상기 제4 계층은 상기 제3 계층으로부터 제공되는 상기 원전설비의 상태진단결과를 결정수목에 적용하여 상기 조기경보발령 수준을 결정하는 조기경보모듈과, 상기 조기경보발령 수준을 기반으로 상기 원전설비의 건강지수 가중치를 산정하여 상기 원전설비의 계층별 건강지수를 결정하는 발전소종합진단모듈과, 상기 조기경보모듈로부터 제공되는 조기경보발령 수준에 따라 조기경보가 가능하도록 하는 사용자인터페이스모듈을 포함할 수 있다.The fourth layer includes an early warning module for determining the early warning issuance level by applying the state diagnosis result of the nuclear power plant facility provided from the third layer to a decision tree, and the nuclear power plant facility based on the early warning issuance level. It may include a power plant comprehensive diagnosis module that determines the health index for each tier of the nuclear power plant facility by calculating the health index weight, and a user interface module that enables early warning according to the early warning issuance level provided from the early warning module. .

상기 발전소종합진단모듈은 상기 제1 계층 내지 제3 계층의 결과값을 기반으로 발전소의 분류체계에 따라 설정된 계층에 따라서 계층별 건강지수를 산정할 수 있다.The power plant comprehensive diagnosis module may calculate the health index for each layer according to the layer set according to the classification system of the power plant based on the result values of the first to third layers.

상기 사용자인터페이스모듈은 상기 발전소종합진단모듈에서 산정된 상기 계층별 건강지수를 발전소 운영현황과 취합하여 보고서를 생성할 수 있다.The user interface module may generate a report by combining the health index for each class calculated by the comprehensive power plant diagnosis module with the operating status of the power plant.

상기 원전설비는 상기 원전 환경의 센서, 기기 및 계통 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.The nuclear power plant facility may include at least one of sensors, devices, and systems of the nuclear power plant environment.

상기 제3 계층에서는 규칙기반전문가시스템을 적용하여 상기 원전설비의 상태를 진단할 수 있다.In the third layer, the condition of the nuclear power plant facility may be diagnosed by applying a rule-based expert system.

한편, 본 발명에 따른 원전의 지능형 상태감시방법은 센서 측정값과 기기 측정값을 예측값과 비교하여 상기 센서와 상기 기기의 이상징후를 감지하는 단계 및 상기 센서의 종류를 구분하고 상기 센서의 이상징후 값을 기반으로 상기 센서의 이상유무를 진단하는 단계 및 상기 감지하는 단계 및 상기 진단하는 단계에서 생성된 상기 센서의 감지 및 진단결과와, 상기 감지하는 단계에서 생성된 상기 기기의 이상징후 결과를 기반으로 원전설비의 상태를 진단하는 단계를 포함한다.On the other hand, the intelligent state monitoring method of a nuclear power plant according to the present invention compares sensor measurement values and device measurement values with predicted values to detect abnormal symptoms of the sensors and devices, distinguish the types of the sensors, and detect abnormal symptoms of the sensors. Based on the detection and diagnosis results of the sensor generated in the step of diagnosing whether or not there is an error in the sensor based on the value, the detecting step and the diagnosing step, and the abnormal symptom result of the device generated in the detecting step It includes the step of diagnosing the state of the nuclear power plant facility.

본 발명에 따른 원전의 상태감시 방법 및 시스템은 기동, 전출력, 정지 운전의 다층 상태감시에서 상태 예측이 어려운 경우에도 경보 발생 시 그 원인을 자동진단하여 조기경보 시스템의 성능을 향상할 뿐만 아니라 상태감시 및 진단 소요시간을 단축하고 컴퓨팅 자원 활용을 극대화할 수 있는 효과가 있다.The method and system for monitoring the state of a nuclear power plant according to the present invention not only improves the performance of the early warning system by automatically diagnosing the cause when an alarm occurs even when it is difficult to predict the state in the multi-layer state monitoring of startup, full power, and stop operation. It has the effect of shortening the time required for monitoring and diagnosis and maximizing the utilization of computing resources.

이상과 같은 본 발명의 기술적 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical effects of the present invention as described above are not limited to the effects mentioned above, and other technical effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1 및 도 2는 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 구조를 개략적으로 나타낸 구성도이고,
도 3은 본 실시예에 따른 상태감시모델을 나타낸 개념도이고,
도 4는 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 제1 계층을 나타낸 개념도이고,
도 5는 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 제2 계층을 나타낸 개념도이고,
도 6은 본 실시에에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 제3 계층을 나타낸 개념도이고,
도 7은 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 제4 계층을 나타낸 개념도이다.1 and 2 are schematic diagrams showing the structure of an intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to this embodiment,
3 is a conceptual diagram showing a state monitoring model according to this embodiment;
4 is a conceptual diagram showing the first layer of the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to this embodiment;
5 is a conceptual diagram showing the second layer of the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to this embodiment;
6 is a conceptual diagram showing a third layer of the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to the present embodiment;
7 is a conceptual diagram showing a fourth layer of the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to this embodiment.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 실시예는 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 위하여 과장되게 표현된 부분이 있을 수 있으며, 도면 상에서 동일 부호로 표시된 요소는 동일 요소를 의미한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, this embodiment is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various forms, but this embodiment only makes the disclosure of the present invention complete, and the scope of the invention to those skilled in the art. It is provided for complete information. The shapes of elements in the drawings may be exaggeratedly expressed for more clear description, and elements indicated by the same reference numerals in the drawings mean the same elements.

도 1 및 도 2는 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 구조를 개략적으로 나타낸 구성도이다. 1 and 2 is a configuration diagram schematically showing the structure of an intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to this embodiment.

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템(1000, 이하, 상태감시시스템이라 칭한다.)은 원자력발전소(10)에 설치된 개별 센서와 기기에서 발생하는 이상 징후를 감시하는 제1 계층(300), 제1 계층(300)에서 감시한 센서 이상징후의 원인이 센서의 고장 또는 드리프트인가를 진단하는 제 2계층(400), 제1 계층(300)과 제2 계층(400)의 상태감시 결과를 규칙기반전문가시스템과 결정수목(Decision tree)으로 진단하여 센서의 운전변수와 기기 및 계통의 이상유무를 판정하는 제3 계층(500), 제3 계층(500)의 상태감시 및 진단결과를 결정수목과 결정론적 결말 분석으로 종합 진단하는 제4 계층(600)을 기반으로 원전설비의 상태감시를 진행한다. 여기서, 각각의 계층은 해당 기능을 수행하기 위한 시스템적 레이어(Layer)를 의미할 수 있다.As shown in FIGS. 1 and 2, the intelligent state monitoring system (1000, hereinafter referred to as a state monitoring system) of a nuclear power plant according to this embodiment detects anomalies occurring in individual sensors and devices installed in a nuclear power plant (10). The first layer 300 for monitoring symptoms, the second layer 400 for diagnosing whether the cause of the sensor abnormal symptoms monitored by the first layer 300 is a failure or drift of the sensor, and the first layer 300 and the first layer 300. The third layer (500) and the third layer (500) diagnose the status monitoring results of the second layer (400) with a rule-based expert system and a decision tree to determine the operation variables of the sensor and abnormality of equipment and systems. ), the status monitoring of nuclear power plant facilities is performed based on the fourth layer 600, which comprehensively diagnoses the status monitoring and diagnosis results of the decision tree and deterministic conclusion analysis. Here, each layer may mean a systematic layer for performing a corresponding function.

이에, 종래의 조기경보시스템과 비교하여 상태감시시스템(1000)은 운전변수들의 상태변화가 심한 원자력발전소(10) 기동 및 정지 운전 시의 원전설비 상태감시에서 오류경보 발생을 최소화할 수 있고 경보 원인을 분석하여 사용자(700)에게 제공할 수 있다.Therefore, compared to the conventional early warning system, the state monitoring system 1000 can minimize the occurrence of error alarms in the state monitoring of nuclear power plant facilities during start-up and stop operation of the nuclear power plant 10 with severe state changes of operating variables, and the cause of the alarm may be analyzed and provided to the user 700 .

한편, 이하에서는 다층 상태감시를 위한 계층의 특징 및 구성에 대하여 설명하도록 한다. 이에, 각각의 계층은 기설정된 동작을 수행하는 모듈을 포함하도록 마련될 수 있으나, 이는 본 실시예를 설명하기 위한 것으로 이하에서 설명될 4개 계층의 전체 동작은 단일 또는 복수 개의 컴퓨터 환경에서 진행될 수 있음을 사전에 밝혀둔다. Meanwhile, hereinafter, characteristics and configurations of layers for multi-layer status monitoring will be described. Accordingly, each layer may be prepared to include a module that performs a predetermined operation, but this is for explaining the present embodiment, and the entire operation of the four layers to be described below may be performed in a single or a plurality of computer environments. make it clear in advance that

먼저, 제1 계층(300)은 센서와 기기 1개 당 1개의 모델로 이들의 상태를 감시하여, 상태 예측값을 산정한다. 그리고 이를 측정값과 비교하여 정상범위를 벗어나는 이상 징후가 발생하면, 제2 계층(400) 및 제3 계층(500)으로 전달한다. 여기서, 제1 계층(300)은 기기의 가동상태를 감시하는 기기가동상태감시모듈(310), 기기 가동상태를 기반으로 센서의 상태감시를 수행하는 센서별상태감시모듈(320) 및 기기의 상태감시를 수행하는 기기별상태감시모듈(330)을 포함할 수 있다. First, the first layer 300 monitors the state of each sensor and device with one model, and calculates a predicted state value. Then, if an abnormal symptom outside the normal range occurs by comparing it with the measured value, it is transmitted to the second layer 400 and the third layer 500. Here, the first layer 300 includes a device operating state monitoring module 310 that monitors the operating state of the device, a state monitoring module 320 for each sensor that monitors the state of the sensor based on the operating state of the device, and the state of the device It may include a status monitoring module 330 for each device that performs monitoring.

그리고 제2 계층(400)은 이상 징후가 발생한 센서가 속한 강상관계센서군 또는 중첩센서군을 분석하여 고장 또는 드리프트의 발생 여부를 진단한다. 그리고 진단값을 제3 계층(500)으로 전달한다. 여기서, 제2 계층(400)은 강상관계센서군의 상태감시를 수행하는 강상관계센서군상태감시모듈(410) 및 중첩센서군의 상태감시를 수행하는 중첩센서군상태감시모듈(420)을 포함할 수 있다. 여기서, 강상관계센서란 물리적 인과관계를 가지는 센서군을 의미하며 예컨대, 펌프 토출부 압력과 유량 센서의 집합, 열교환기 고온부와 저온부의 유량센서와 입출구 온도 센서의 집합 등을 의미할 수 있다. 그리고 중첩센서란 동일지점에서 동일변량을 측정하는 동일한 사양의 센서를 의미하며, 예컨대 원자력 발전소 가압의 Narrow range 압력센서, 냉각재 펌프 회전수 등 안전관련 또는 안전에 중요한 센서를 포함할 수 있다. 또한, 단일센서로는 강상관계센서군과 중첩세서군에 속하지 않는 모든 센서를 의미할 수 있다.In addition, the second layer 400 analyzes the strong correlation sensor group or the overlapping sensor group to which the sensor with the abnormal symptom has occurred to diagnose whether a failure or drift has occurred. Then, the diagnosis value is delivered to the third layer 500. Here, the second layer 400 includes a strong correlation sensor group state monitoring module 410 for monitoring the state of the strong correlation sensor group and an overlapping sensor group state monitoring module 420 for monitoring the state of the overlapping sensor group. can do. Here, the strong correlation sensor means a sensor group having a physical causal relationship, and may mean, for example, a set of pressure and flow rate sensors at the pump discharge part, a set of flow rate sensors and inlet/outlet temperature sensors at the high temperature and low temperature parts of the heat exchanger, and the like. In addition, the overlapping sensor means a sensor of the same specification that measures the same variable at the same point, and may include, for example, a sensor related to safety or important to safety, such as a narrow range pressure sensor for pressurizing a nuclear power plant and the number of revolutions of a coolant pump. In addition, a single sensor may mean all sensors that do not belong to the strong correlation sensor group and the overlapping sensor group.

제3 계층(500)은 제1 계층(300)에서 전달된 센서와 기기의 이상 징후와 제2 계층(400)으로부터 제공되는 진단결과를 규칙기반전문가시스템으로 분석하여 센서와 기기의 이상유무를 판정한다. 이때, 제3 계층(500)은 계층의 상태를 센서와 기기의 상태를 기반으로 진단하여 판정한다. 이러한 제3 계층(500)은 센서의 이상유무를 판정하는 센서상태진단모듈(510), 기기의 이상유무를 판정하는 기기상태진단모듈(520) 및 센서와 기기의 상태로 계통의 이상유무를 판정하는 계통상태진단모듈(530)을 포함할 수 있다.The third layer 500 analyzes the symptoms of abnormality of sensors and devices transmitted from the first layer 300 and the diagnosis result provided from the second layer 400 with a rule-based expert system to determine whether sensors and devices have abnormalities. do. At this time, the third layer 500 diagnoses and determines the state of the layer based on the state of sensors and devices. The third layer 500 includes a sensor status diagnosis module 510 that determines whether a sensor is abnormal, a device status diagnosis module 520 that determines whether a device is abnormal, and a system abnormality determined by the state of sensors and devices. A system status diagnosis module 530 may be included.

최종적으로 제4 계층(600)은 제3 계층(500)에서 전달되는 센서, 기기 및 계통의 이상유무를 기반으로 조기경보가 가능하도록 한다. 그리고 제3 계층(500)에서 제공되는 진단결과와 제1 계층(300) 및 제2 계층(400)에서 제공되는 진단결과를 토대로 원자력발전소(10)의 종합진단이 가능하도록 한다. 이러한 제4 계층(600)은 조기경보를 수행하는 조기경보모듈(610), 원자력발전소(10)의 종합진단을 수행하는 발전소종합진단모듈(620), 및 사용자에게 인터페이스를 제공하는 사용자인터페이스모듈(630)을 포함할 수 있다.Finally, the fourth layer 600 enables early warning based on the presence or absence of abnormalities in sensors, devices, and systems transmitted from the third layer 500. In addition, a comprehensive diagnosis of the nuclear power plant 10 is made possible based on the diagnosis results provided from the third layer 500 and the diagnosis results provided from the first layer 300 and the second layer 400 . The fourth layer 600 includes an early warning module 610 that performs an early warning, a comprehensive power plant diagnosis module 620 that performs a comprehensive diagnosis of the nuclear power plant 10, and a user interface module that provides an interface to the user ( 630) may be included.

한편, 이하에서는 상태감시 모델의 개발부터 4개 계층의 적용에 대하여 상세히 설명하도록 한다. 다만, 상술된 구성요소에 대해서는 상세한 설명을 생략하고 동일한 참조부호를 부여하여 설명하도록 한다.Meanwhile, hereinafter, the application of the four layers from the development of the state monitoring model will be described in detail. However, detailed descriptions of the above-described components will be omitted and the same reference numerals will be given for description.

도 3은 본 실시예에 따른 상태감시모델을 나타낸 개념도이다. 3 is a conceptual diagram showing a state monitoring model according to this embodiment.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 상태감시시스템(1000)에서는 상태감시모델(200)이 적용된다. As shown in FIG. 3 , the state monitoring model 200 is applied to the state monitoring system 1000 according to the present embodiment.

상태감시모델(200)의 개발에서는 센서와 기기의 상태 예측을 위한 물리적 모델 또는 통계적 모델을 개발하고, 이를 지도형 기계학습의 회귀모델로 학습시킨다. 그리고 모델성능시험을 통해 상태예측알고리즘을 개발하여 상태감시시스템(1000)의 연산절차로 반영된다.In the development of the state monitoring model 200, a physical model or statistical model for predicting the state of sensors and devices is developed and trained as a supervised machine learning regression model. In addition, a state prediction algorithm is developed through a model performance test and reflected as an operation procedure of the state monitoring system (1000).

이에, 상태감시모델(200)은 물리적 모델과 통계적 모델을 기반으로 하여, 경험데이터가 부족하고 운전변수의 상태변화가 심한 원자력발전소(10) 기동 및 정지 운전 시 센서의 상태 예측 오차를 줄일 수 있다. Accordingly, the state monitoring model 200 is based on a physical model and a statistical model, and can reduce the state prediction error of the sensor during start-up and stop operation of the nuclear power plant 10 in which empirical data is insufficient and the state change of operation variables is severe. .

도 4는 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 제1 계층을 나타낸 개념도이다. 4 is a conceptual diagram showing the first layer of the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to this embodiment.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 상태감시시스템(1000)의 제1 계층(300)에서는 센서데이터(100)로부터 정보가 제공된다. 여기서, 센서데이터(100)는 모델 개발에 사용되는 경험데이터와 상태감시시스템으로 감시하는 실시간 운전 데이터, 예컨대 센서 측정값을 포함할 수 있다. 경험데이터는 원전의 과거 운영 데이터에 포함된 센서 측정값을 사용하며, 실시간 센서 측정값은 원전의 종합상황실의 HMI 서버의 통신 프로토콜을 통하여 획득될 수 있다. 이때 센서 측정값은 손실압축되어 있으므로 이를 규칙에 따라 복원하여 이산간격의 실시간 측정값으로 사용할 수 있다. 또한, 기기 측정값은 센서 측정값으로부터 산정되며, 예컨대 기기의 측정값 중 하나인 펌프 효율은 펌프 토출부 압력과 유량, 펌프 모터에 인가되는 실시간 전류값 및 정격전압으로부터 산정될 수 있다.As shown in FIG. 4 , information is provided from sensor data 100 in the first layer 300 of the state monitoring system 1000 according to the present embodiment. Here, the sensor data 100 may include experience data used for model development and real-time driving data monitored by a state monitoring system, for example, sensor measurement values. The experience data uses sensor measurement values included in the past operation data of the nuclear power plant, and the real-time sensor measurement values may be obtained through a communication protocol of the HMI server of the nuclear power plant's general situation room. At this time, since the sensor measurement value is loss-compressed, it can be restored according to the rule and used as a real-time measurement value at discrete intervals. In addition, the measured value of the device is calculated from the measured value of the sensor, and for example, pump efficiency, which is one of the measured values of the device, can be calculated from the pressure and flow rate of the pump discharge part, the real-time current value applied to the pump motor, and the rated voltage.

이에, 제1 계통(300)에서는 기기의 가동여부를 감시하여 기기가 가동하지 않을 경우에 관련 기기와 센서의 상태를 감시하지 아니한다. 이때, 센서 측정값 및 기기 측정값은 제4 계통(600)으로 전달된다.Accordingly, in the first system 300, whether the device is operating is monitored, and when the device is not operating, the state of the related device and sensor is not monitored. At this time, the sensor measurement value and the device measurement value are transferred to the fourth system 600 .

여기서, 기기는 원전에서 기기번호를 가지고 있는 모든 기계 및 공조 기기일 수 있으며, 기기의 상태를 예측 진단함으로써 원전 운영의 안전성 및 경제성을 제고할 수 있는 기기이다. 이러한 기기에는 기기의 상태를 예측할 수 있는 센서가 기기 자체에 달려있거나 기기가 담당하는 프로세스를 측정하는 센서가 마련될 수 있다. Here, the device may be any machine or air conditioning device having a device number in a nuclear power plant, and is a device capable of improving the safety and economic feasibility of operating a nuclear power plant by predicting and diagnosing the state of the device. These devices may be equipped with sensors that can predict the state of the device, either on the device itself or measuring the processes it is responsible for.

이에, 본 실시예에서 설명하고 있는 센서 측정값은 원전 기기에 마련된 센서로부터 취득된 값을 의미할 수 있고, 기기 측정값은 기기로부터 취득된 값을 의미할 수 있다. 또한, 기기 자체의 센서는 펌프 진동 센서, 펌프 베어링 온도 센서, 펌프 모터 베어링 온도 센서 및 펌프 모터 고정자 온도 센서 등일 수 있고, 프로세서를 측정하는 센서는 펌프 토출부 압력과 유량 센서, 열교환기 고온부와 저온부의 입출구 온도센서 및 유량 센서 등을 포함할 수 있으나 이를 한정하지는 않는다.Accordingly, the sensor measurement value described in this embodiment may mean a value obtained from a sensor provided in a nuclear power plant device, and a device measurement value may mean a value obtained from a device. In addition, the sensors of the device itself may be a pump vibration sensor, a pump bearing temperature sensor, a pump motor bearing temperature sensor, a pump motor stator temperature sensor, and the like, and the sensors for measuring the processor include a pressure and flow rate sensor at the discharge part of the pump, and a high temperature part and a low temperature part of the heat exchanger. It may include, but is not limited to, an inlet/outlet temperature sensor and a flow sensor.

한편, 기기가동상태감시모듈(310)로 기기의 가동이 확인되면, 센서별상태감시모듈(320)로 센서의 측정값이 제공된다. 센서별상태감시모듈(320)은 센서에 대한 상태 예측값을 산정한다. 그리고 산정된 예측값과 외부로부터 제공되는 센서 측정값을 비교하여 차이가 정상범위를 벗어나는 경우에 이상 징후가 발생한 것으로 판단한다. 그리고 센서별상태감시모듈(320)은 센서의 이상징후 값을 제2 계층(400)과 제3 계층(500)로 전달한다. 이때, 제2 계층(400)으로 이상징후가 전달되는 센서는 중첩센서 또는 강상관계센서이며, 이외의 센서에서 발생된 이상징후는 제3 계층(500)으로 전달될 수 있다.Meanwhile, when the operation of the device is confirmed by the device operation state monitoring module 310, the measurement value of the sensor is provided to the state monitoring module 320 for each sensor. The sensor-specific state monitoring module 320 calculates a predicted state value for each sensor. Then, it is determined that an abnormality has occurred when the difference is out of the normal range by comparing the calculated prediction value with the sensor measurement value provided from the outside. In addition, the sensor-specific state monitoring module 320 transmits the abnormal symptom value of the sensor to the second layer 400 and the third layer 500. In this case, the sensor to which the abnormal symptom is transmitted to the second layer 400 is an overlapping sensor or a strong correlation sensor, and the abnormal symptom generated by the other sensors may be transmitted to the third layer 500 .

또한, 기기가동상태감시모듈(310)로 기기의 가동이 확인되면, 기기 측정값은 기기별상태감시모듈(330)로 제공된다. 기기별상태감시모듈(330)은 센서에 대한 상태 예측값을 기반으로 기기에 대한 상태 예측값을 산정한다. 그리고 산정된 예측값과 외부로부터 제공되는 기기 측정값을 비교하여 차이가 정상범위를 벗어나는 경우에 이상 징후가 발생한 것으로 판단한다. 그리고 기기별상태감시모듈(330)은 기기의 이상징후 값을 제3 계층(500)으로 전달한다.In addition, when the operation of the device is confirmed by the device operation state monitoring module 310, the device measurement value is provided to the device-specific state monitoring module 330. The device-specific state monitoring module 330 calculates a state prediction value for the device based on the state prediction value for the sensor. In addition, it is determined that an abnormality has occurred when the difference is out of the normal range by comparing the calculated predicted value with the measured value of the device provided from the outside. In addition, the device-specific state monitoring module 330 transfers the abnormal symptom value of the device to the third layer 500 .

또한, 기기가동상태감시모듈(310)에서 가동이 되지 않은 기기의 목록과, 기기가동상태감시모듈(310)에서 기기가 가동되지 않은 것으로 확인되면, 감시가 불필요한 센서의 목록은 제4 계층(600)으로 전달될 수 있다. 이때, 불필요한 센서의 목록은 제4 계층(600)의 계층별 건강지수 산정과정(622)에 전달되고, 센서별상태감시모듈(320)과 기기별상태감시모듈(330)에서 이상징후가 발생하지 않은 센서와 기기의 상태 역시 제4 계층(600)의 계층별 건강지수 산정과정(622)으로 전달될 수 있다.In addition, the list of devices that are not operated in the device operation state monitoring module 310 and the list of sensors that do not need to be monitored when it is confirmed that the device is not operated in the device operation state monitoring module 310 are the fourth layer (600). ) can be transmitted. At this time, the list of unnecessary sensors is transmitted to the health index calculation process 622 for each layer of the fourth layer 600, and no abnormal symptoms occur in the status monitoring module 320 for each sensor and the status monitoring module 330 for each device. The state of sensors and devices that have not been detected may also be transmitted to the health index calculation process 622 for each layer of the fourth layer 600 .

한편, 센서 측정값과 기기 측정값의 각각의 비교에서는 오차한계가 센서와 기기의 경험 데이터 예측값과 측정값 잔차의 표준편차의 3배로 설정될 수 있다. Meanwhile, in each comparison between the sensor measurement value and the device measurement value, the error limit may be set to 3 times the standard deviation of the measured value residual and the predicted value of the experience data of the sensor and the device.

한편, 제2 계층(400)은 제1 계층(300)으로부터 제공되는 센서의 이상징후 값을 기반으로 센서의 고장 또는 드리프트를 진단한다.Meanwhile, the second layer 400 diagnoses a failure or drift of the sensor based on the abnormal symptom value of the sensor provided from the first layer 300 .

도 5는 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 제2 계층을 나타낸 개념도이다. 5 is a conceptual diagram showing the second layer of the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to this embodiment.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 상태감시시스템(1000)의 제2 계층(400)에서는 제1 계층(300)에서 이상징후가 발생한 센서가 중첩센서인지를 판단한다. As shown in FIG. 5 , in the second layer 400 of the state monitoring system 1000 according to the present embodiment, it is determined whether the sensor in the first layer 300 generating an abnormal symptom is an overlapping sensor.

여기서, 이상징후가 발생한 센서가 중첩센서일 경우에는 중첩센서군상태감시모듈(420)이 센서의 고장 또는 드리프트를 진단한다. 그리고 중첩센서군상태감시모듈(420)은 중첩센서의 이상유무 진단결과를 제3 계층(500)으로 제공한다. Here, when the sensor generating the abnormal symptom is an overlapping sensor, the overlapping sensor group state monitoring module 420 diagnoses a failure or drift of the sensor. In addition, the overlapping sensor group state monitoring module 420 provides the third layer 500 with a diagnosis result of whether or not there is an abnormality in the overlapping sensors.

또한, 이상징후가 발생한 센서가 중첩센서가 아닐 경우에는 강상관계센서군상태감시모듈(410)이 센서의 고장 또는 드리프트를 진단한다. 그리고 강상관계센서군상태감시모듈(410)은 강상관계센서의 이상유무 진단결과를 제3 계층(500)으로 제공한다.In addition, when the sensor generating the abnormal symptom is not an overlapping sensor, the strong correlation sensor group state monitoring module 410 diagnoses a failure or drift of the sensor. Further, the strong correlation sensor group state monitoring module 410 provides a diagnosis result of the abnormality of the strong correlation sensor to the third layer 500 .

한편, 제3 계층(500)에서는 제1 계층(300)에서 전달되는 센서의 이상징후 값, 즉 이상 징후가 발생한 센서와 기기를 제2 계층(400)의 센서 이상유무 진단결과에 반영하여 규칙기반전문가시스템으로 진단한다. On the other hand, in the third layer 500, the abnormal symptom value of the sensor transmitted from the first layer 300, that is, the sensor and device with the abnormal symptom is reflected in the sensor abnormality diagnosis result of the second layer 400 based on rules. Diagnose with an expert system.

도 6은 본 실시에에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 제3 계층을 나타낸 개념도이다.6 is a conceptual diagram showing a third layer of the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to the present embodiment.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 상태감시시스템(1000)의 제3 계층(500)에서는 제1 계층(300)에서 전달된 센서와 기기의 이상 징후와 제2 계층(400)로부터 제공되는 진단결과를 규칙기반전문가시스템으로 분석하여 센서와 기기의 이상유무를 판정한다. As shown in FIG. 6, in the third layer 500 of the condition monitoring system 1000 according to the present embodiment, from the abnormal symptoms of sensors and devices transmitted from the first layer 300 and the second layer 400 The provided diagnostic results are analyzed with a rule-based expert system to determine the presence or absence of abnormalities in sensors and devices.

먼저, 센서상태진단모듈(510)에는 제1 계층(300)의 센서의 이상징후 값과 제2 계층(400)의 센서의 이상유무 진단결과가 센서상태지식(511)으로 함께 제공된다. 이에, 센서상태진단모듈(510)에서는 센서상태지식(511)과 아래 표1에 예시된 센서상태생성규칙(512)을 비교한다. First, the sensor state diagnosis module 510 provides the sensor state knowledge 511 with the abnormal symptom value of the sensor of the first layer 300 and the diagnosis result of the abnormality of the sensor of the second layer 400 . Accordingly, the sensor state diagnosis module 510 compares the sensor state knowledge 511 with the sensor state generation rule 512 illustrated in Table 1 below.

Figure 112020020770798-pat00001
Figure 112020020770798-pat00001

그리고 센서상태진단모듈(510)은 센서상태지식(511)과 센서상태생성규칙(512)을 비교하여 일치하는 상태를 센서이상징후진단추론엔진(514)에서 표2와 같이 선별할 수 있다. In addition, the sensor state diagnosis module 510 may compare the sensor state knowledge 511 and the sensor state generation rule 512 to select a matching state as shown in Table 2 in the sensor abnormal symptom diagnosis inference engine 514.

Figure 112020020770798-pat00002
Figure 112020020770798-pat00002

그리고 센서상태진단모듈(510)은 센서이상징후진단추론엔진(514)에서 선별된 상태지식과 일치하는 생성규칙으로 아래 표 3에 예시한 센서상태진단규칙집합(513)의 조건(If)을 만족하는 상태진단 규칙집합(Then)을 센서이상징후진단추론엔진(514)으로 아래 표 4에 예시한 것과 같이 센서상태지식(511)에 따른 규칙집합을 선별한다. In addition, the sensor state diagnosis module 510 satisfies the condition (If) of the sensor state diagnosis rule set 513 exemplified in Table 3 below as a generation rule matching the state knowledge selected by the sensor anomaly diagnosis inference engine 514. The condition diagnosis rule set (Then) is used as the sensor anomaly diagnosis reasoning engine 514, and a rule set according to the sensor condition knowledge 511 is selected as illustrated in Table 4 below.

Figure 112020020770798-pat00003
Figure 112020020770798-pat00003

Figure 112020020770798-pat00004
Figure 112020020770798-pat00004

그리고 센서상태진단모듈(510)은 선별된 규칙집합이 2개 이상이어서 표 4에 예시한 경합집합인 경우에, 표 3의 우선순위를 적용하여 경합을 해결한다(515). 이에, 센서상태진단모듈(510)은 단일규칙집합을 선정하고, 표 3에 예시한 상태진단규칙집합(513, Then)으로 센서 상태감시 추론결과를 표 5와 같이 해설한다(516). 그리고 제4 계층(600)과 계통상태진단모듈(530)로 제공한다. 여기서, 센서상태진단모듈(510)은 센서이상징후진단추론엔진(514)으로 추론한 결과가 단일규칙집합인 경우에는 경합해결(515)을 거치지 않고, 추론결과해설(516)이 이루어지도록 한다.Further, the sensor state diagnosis module 510 resolves the contention by applying the priority of Table 3 when the selected rule sets are two or more and thus the contention set exemplified in Table 4 (515). Accordingly, the sensor state diagnosis module 510 selects a single rule set and explains the sensor state monitoring reasoning result as shown in Table 5 with the state diagnosis rule set 513 (Then) exemplified in Table 3 (516). And it is provided to the fourth layer 600 and system status diagnosis module 530. Here, the sensor condition diagnosis module 510 allows the inference result explanation 516 to be performed without going through the contention resolution 515 when the result inferred by the sensor anomaly symptom diagnosis inference engine 514 is a single rule set.

Figure 112020020770798-pat00005
Figure 112020020770798-pat00005

한편, 기기상태진단모듈(520)은 제1 계층(300)에서 전달된 기기의 이상징후 값이 기기상태지식(521)으로 제공된다. 이때, 기기의 이상징후 값은 제1 계층(300)의 예측값 산정에서 센서로부터 파생된 파생지식일 수 있다. 기기상태진단모듈(520)은 앞서 설명한 센서상태진단모듈(510)과 동일하게 추론결과를 전파할 수 있다.On the other hand, the device state diagnosis module 520 provides the device state information 521 with the abnormal symptom value of the device transmitted from the first layer 300 . In this case, the abnormal symptom value of the device may be derived knowledge derived from the sensor in calculating the predicted value of the first layer 300 . The device state diagnosis module 520 may propagate the reasoning result in the same manner as the sensor state diagnosis module 510 described above.

예컨대, 기기상태진단모듈(520)에서는 기기상태지식(521)과 기기상태생성규칙(522)을 비교한다. 그리고 기기상태진단모듈(520)은 기기상태지식(521)과 기기상태 생성규칙(522)을 비교하여 일치하는 상태를 기기이상징후진단추론엔진(524)에서 선별할 수 있다.For example, the device state diagnosis module 520 compares the device state knowledge 521 and the device state generation rule 522 . In addition, the device state diagnosis module 520 may compare the device state knowledge 521 and the device state creation rule 522 to select a matching state in the device abnormal symptom diagnosis inference engine 524 .

이때, 기기상태진단모듈(520)은 기기이상징후진단추론엔진(524)에서 선별된 상태지식과 일치하는 생성규칙으로 기기상태진단규칙집합(523)의 조건(If)을 만족하는 상태진단규칙집합(Then)을 기기이상징후진단추론엔진(514)으로 기기상태지식(521)에 따른 규칙집합을 선별한다. At this time, the device state diagnosis module 520 is a generation rule matching the state knowledge selected by the device anomaly symptom diagnosis inference engine 524, and the state diagnosis rule set that satisfies the condition (If) of the device state diagnosis rule set 523. (Then) is selected as a rule set according to the device state knowledge 521 by the device anomaly diagnosis inference engine 514 .

그리고 기기상태진단모듈(520)은 선별된 규칙집합이 2개 이상인 경합집합인 경우에 우선순위를 적용하여 경합을 해결한다(525). 이에, 기기상태진단모듈(520)은 단일규칙집합을 선정하고, 상태진단규칙집합(523, Then)으로 기기 상태감시 추론결과를 해설한다(526). 그리고 제4 계층(600)과 계통상태진단모듈(530)로 제공한다. 이때, 기기상태진단모듈(520)은 기기이상징후진단추론엔진(524)으로 추론한 결과가 단일규칙집합인 경우에는 경합을 거치지 않고, 추론결과해설(526)이 이루어질 수 있다.In addition, the device status diagnosis module 520 resolves the contention by applying a priority when the selected rule set is a contention set of two or more (525). Accordingly, the device state diagnosis module 520 selects a single rule set and explains the device state monitoring reasoning result with the state diagnosis rule set 523 (Then) (526). And it is provided to the fourth layer 600 and system status diagnosis module 530. At this time, if the result of the device state diagnosis module 520 inferred by the device anomaly symptom diagnosis inference engine 524 is a single rule set, the inference result explanation 526 may be made without going through contention.

한편, 계통상태진단모듈(530)은 센서의 상태감시추론결과해설과 기기의 상태감시추론결과해설을 계통상태진단 결정수목(531)에 적용하여 계통상태를 진단한다(532). 그리고 계통상태진단결과를 제4 계층(600)으로 전달한다. On the other hand, the system state diagnosis module 530 diagnoses the system state by applying the state monitoring reasoning result explanation of the sensor and the state monitoring reasoning result explanation of the device to the system state diagnosis decision tree 531 (532). Then, the system state diagnosis result is transmitted to the fourth layer 600.

한편, 제4 계층(600)에서는 제1 계층(300)부터 제3 계층(500)까지의 결과를 종합진단하고, 결과를 사용자에게 전달한다.Meanwhile, the fourth layer 600 comprehensively diagnoses the results from the first layer 300 to the third layer 500 and delivers the results to the user.

도 7은 본 실시예에 따른 원전의 지능형 상태감시시스템의 제4 계층을 나타낸 개념도이다.7 is a conceptual diagram showing a fourth layer of the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant according to this embodiment.

도 7에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 제4 계층(600)에서 조기경보모듈(610)은 센서의 운전변수, 기기 및 계통의 상태에 따라 원자력발전소(10)의 상태를 결정하는 발전소상태결정수목(611)과 , 발전소상태결정수목(611)에 따라서 센서, 기기 및 계통의 상태를 반영하여 결정론적 결말을 분석한다(612). 그리고 결정론적 결말에 따라서 조기경보의 발령수준을 결정한다(613). 여기서, 조기경보모듈(610)은 센서상태진단모듈(510), 기기상태진단모듈(520) 및 계통상태진단모듈(530)로부터 제공되는 분석결과를 이용한다. 그리고 조기경보모듈(610)은 결정된 조기경보의 발령수준을 발전소종합진단모듈(620)과 사용자인터페이스모듈(630)로 제공한다.As shown in FIG. 7, in the fourth layer 600 according to the present embodiment, the early warning module 610 determines the state of the nuclear power plant 10 according to the operation variables of sensors and the state of equipment and systems. Depending on the state decision tree 611 and the power plant state decision tree 611, a deterministic result is analyzed by reflecting the state of sensors, devices, and systems (612). And, according to the deterministic conclusion, the level of early warning is determined (613). Here, the early warning module 610 uses the analysis results provided from the sensor state diagnosis module 510, the device state diagnosis module 520, and the system state diagnosis module 530. In addition, the early warning module 610 provides the determined level of early warning to the comprehensive power plant diagnosis module 620 and the user interface module 630 .

한편, 발전소종합진단모듈(620)은 결정된 조기경보의 발령수준을 반영하여 센서, 기기 및 계통의 건강지수 가중치를 산정한다(621). 그리고 제1 계층(300)부터 제3 계층(500)의 상태감시 결과를 가중치에 가중하여 계층별 건강지수를 산정한다(622). Meanwhile, the power plant comprehensive diagnosis module 620 calculates health index weights of sensors, devices, and systems by reflecting the determined early warning issuance level (621). Then, the health index for each layer is calculated by weighting the condition monitoring results of the first layer 300 to the third layer 500 (622).

그리고 사용자인터페이스모듈(630)은 조기경보모듈(610)로부터 제공되는 조기경보의 발령수준에 따라 조기경보발령이 가능하도록 한다(631). 그리고 발전소종합진단모듈(620)에서 산정된 계층별 건강지수를 발전소 운영현황(632)과 취합하여 최종 보고서(633)가 작성되도록 할 수 있다. 이때, 최종 보고서(633)은 UI화면과 PDF보고서로 마련될 수 있다. 이때, UI화면에서는 진단결과를 그래프 형태로 출력할 수 있고, PDF보고서는 순시적인 이상상태 보고서, 일간보고서, 주간보고서 및 월간보고서 형태로 작성될 수 있다.Further, the user interface module 630 enables an early warning to be issued according to the issuance level of the early warning provided from the early warning module 610 (631). In addition, the final report 633 may be prepared by combining the health index for each class calculated by the comprehensive power plant diagnosis module 620 with the power plant operation status 632 . At this time, the final report 633 may be prepared as a UI screen and a PDF report. At this time, the diagnosis result can be output in the form of a graph on the UI screen, and the PDF report can be prepared in the form of an instantaneous abnormal condition report, daily report, weekly report, and monthly report.

이와 같이, 본 발명에 따른 원전의 상태감시 방법 및 시스템은 기동, 전출력, 정지 운전의 다층 상태감시에서 상태 예측이 어려운 경우에도 경보 발생 시 그 원인을 자동진단하여 조기경보 시스템의 성능을 향상할 뿐만 아니라 상태감시 및 진단 소요시간을 단축하고 컴퓨팅 자원 활용을 극대화할 수 있는 효과가 있다.As described above, the nuclear power plant state monitoring method and system according to the present invention can improve the performance of the early warning system by automatically diagnosing the cause when an alarm occurs even when it is difficult to predict the state in the multi-layer state monitoring of startup, full power, and stop operation. In addition, it has the effect of shortening the time required for status monitoring and diagnosis and maximizing the utilization of computing resources.

앞에서 설명되고, 도면에 도시된 본 발명의 일 실시예는 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 발명의 보호범위는 청구범위에 기재된 사항에 의하여만 제한되고, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상을 다양한 형태로 개량 변경하는 것이 가능하다. 따라서 이러한 개량 및 변경은 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것인 한 본 발명의 보호범위에 속하게 될 것이다.One embodiment of the present invention described above and shown in the drawings should not be construed as limiting the technical idea of the present invention. The protection scope of the present invention is limited only by the matters described in the claims, and those skilled in the art can improve and change the technical spirit of the present invention in various forms. Therefore, such improvements and changes will fall within the protection scope of the present invention as long as they are obvious to those skilled in the art.

Claims (17)

원전의 지능형 상태감시시스템에 있어서,
센서 측정값 및 기기 측정값을 예측값과 비교하여 상기 센서와 상기 기기의 이상징후를 감지하는 제1 계층;
상기 센서의 종류를 구분하고 상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 센서의 이상징후 값을 기반으로 상기 센서의 이상유무를 진단하는 제2 계층;
상기 제1 및 제2 계층으로부터 제공되는 상기 센서의 감지 및 진단결과와 상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 기기의 이상징후 결과를 기반으로 원전설비의 상태를 진단하는 제3 계층; 및
상기 제3 계층으로부터 제공되는 상기 원전설비의 상태진단결과를 기반으로 조기경보의 수준을 결정하고 상기 원전설비의 계층별 건강지수를 산정하는 제4 계층을 포함하고,
상기 제4 계층은
상기 제3 계층으로부터 제공되는 상기 원전설비의 상태진단결과를 결정수목에 적용하여 상기 조기경보발령 수준을 결정하는 조기경보모듈과, 상기 조기경보발령 수준을 기반으로 상기 원전설비의 건강지수 가중치를 산정하여 상기 원전설비의 계층별 건강지수를 결정하는 발전소종합진단모듈과, 상기 조기경보모듈로부터 제공되는 조기경보발령 수준에 따라 조기경보가 가능하도록 하는 사용자인터페이스모듈을 포함하며,
상기 발전소종합진단모듈은
상기 제1 계층 내지 제3 계층의 결과값을 기반으로 발전소의 분류체계에 따라 설정된 계층에 따라서 계층별 건강지수를 산정하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
In the intelligent state monitoring system of a nuclear power plant,
A first layer that compares sensor measurement values and device measurement values with predicted values to detect abnormal symptoms of the sensor and the device;
a second layer that classifies the type of sensor and diagnoses whether or not there is an abnormality in the sensor based on the abnormal symptom value of the sensor provided from the first layer;
a third layer for diagnosing a state of a nuclear power plant facility based on a result of detection and diagnosis of the sensor provided from the first and second layers and an anomaly symptom result of the device provided from the first layer; and
A fourth layer for determining the level of early warning based on the state diagnosis result of the nuclear power plant facility provided from the third layer and calculating a health index for each layer of the nuclear power plant facility,
The fourth layer is
An early warning module that determines the early warning issuance level by applying the condition diagnosis result of the nuclear power plant facility provided from the third layer to a decision tree, and calculating the health index weight of the nuclear power plant facility based on the early warning issuance level It includes a power plant comprehensive diagnosis module for determining the health index of each layer of the nuclear power plant facility and a user interface module for enabling early warning according to the early warning issuance level provided from the early warning module,
The power plant comprehensive diagnosis module
Based on the result values of the first to third layers, the intelligent state monitoring system of nuclear power plants, characterized in that for calculating the health index for each layer according to the layer set according to the classification system of the power plant.
 삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 제1 계층은
센서 예측값을 산정하여 상기 센서 측정값과 상기 센서 예측값의 오차에 따라 상기 센서의 이상징후를 감지하는 센서별상태감시모듈과,
상기 센서 예측값을 기반으로 기기 예측값을 산정하여 상기 기기 측정값과 상기 기기 예측값의 오차에 따라 상기 기기의 이상징후를 감지하는 기기별상태감시모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 1,
The first layer is
A state monitoring module for each sensor that calculates a sensor prediction value and detects an abnormal symptom of the sensor according to an error between the sensor measurement value and the sensor prediction value;
A device-specific state monitoring module that calculates a device prediction value based on the sensor prediction value and detects an abnormal symptom of the device according to an error between the device measurement value and the device prediction value.
 제3 항에 있어서,
상기 제1 계층은
상기 기기가 가동 중인 상태에서 상기 센서별상태감시모듈과 상기 기기별상태감시모듈이 상기 센서와 상기 기기의 이상징후를 감지하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 3,
The first layer is
The intelligent state monitoring system of a nuclear power plant, characterized in that the state monitoring module for each sensor and the state monitoring module for each device detect abnormal symptoms of the sensor and the device while the device is in operation.
 제1 항에 있어서,
상기 제2 계층에서는
상기 센서가 중첩센서일 때에 상기 센서의 고장 및 드리프트 중 적어도 어느 하나를 진단하는 중첩센서군상태감시모듈과,
상기 센서가 강상관계센서일 때에 상기 센서의 고장의 고장 및 드리프트 중 적어도 어느 하나를 진단하는 강상관계센서군상태감시모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 1,
In the second tier
An overlapping sensor group state monitoring module for diagnosing at least one of failure and drift of the sensor when the sensor is an overlapping sensor;
The intelligent state monitoring system of a nuclear power plant, characterized in that it comprises a strong correlation sensor group state monitoring module for diagnosing at least one of failure and drift of the failure of the sensor when the sensor is a strong correlation sensor.
 제1 항에 있어서,
상기 제3 계층은
상기 제1 및 제2 계층으로부터 제공되는 상기 센서의 감지 및 진단결과를 기반으로 상기 센서의 상태진단을 수행하고 상기 센서의 상태감시결과를 해설하는 센서상태진단모듈과,
상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 기기의 이상징후 결과를 기반으로 상기 기기의 상태진단을 수행하고 상기 기기의 상태감시결과를 해설하는 기기상태진단모듈과,
상기 센서상태진단모듈로부터 제공되는 해설과 상기 기기상태진단모듈로부터 제공되는 해설을 기반으로 계통의 상태진단을 수행하는 계통상태진단모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 1,
The third layer is
A sensor state diagnosis module for performing state diagnosis of the sensor based on the detection and diagnosis results of the sensor provided from the first and second layers and explaining the state monitoring result of the sensor;
a device status diagnosis module that diagnoses the status of the device based on the result of abnormal symptoms of the device provided from the first layer and explains the result of monitoring the status of the device;
An intelligent state monitoring system of a nuclear power plant, characterized in that it comprises a system state diagnosis module for performing system state diagnosis based on the commentary provided from the sensor state diagnosis module and the commentary provided from the device state diagnosis module.
 제6 항에 있어서,
상기 센서상태진단모듈은
상기 제1 및 제2 계층으로부터 각각 제공되는 상기 센서의 이상징후 결과를 센서상태지식으로 활용하고,
상기 센서상태지식을 기설정된 센서상태생성규칙과 비교하며 비교에 의해 선별된 상태지식을 기설정된 센서상태진단규칙집합에 적용하는 센서이상징후진단추론엔진을 포함하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 6,
The sensor state diagnosis module
Utilizing the abnormal symptom results of the sensor provided from the first and second layers, respectively, as sensor state knowledge;
Comparing the sensor state knowledge with a preset sensor state generation rule and applying the state knowledge selected by the comparison to a preset sensor state diagnosis rule set, including a sensor anomaly diagnosis reasoning engine. system.
 제7 항에 있어서,
상기 센서상태진단모듈은
상기 센서이상징후진단추론엔진에서 선별된 규칙집합이 복수 개일 때에 기설정된 우선순위에 따라 경합을 해결하여 상기 센서의 상태감시결과를 해설하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 7,
The sensor state diagnosis module
The intelligent state monitoring system of a nuclear power plant, characterized in that when there are a plurality of rule sets selected from the sensor anomaly diagnosis inference engine, the contention is resolved according to a preset priority and the state monitoring result of the sensor is explained.
 제6 항에 있어서,
상기 기기상태진단모듈은
상기 제1 계층으로부터 제공되는 상기 기기의 이상징후 결과를 기기상태지식으로 활용하고,
상기 기기상태지식을 기설정된 기기상태생성규칙과 비교하며 비교에 의해 선별된 상태지식을 기설정된 센서상태진단규칙집합에 적용하는 기기이상징후진단추론엔진을 포함하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 6,
The device status diagnosis module
Utilizing the abnormal symptom result of the device provided from the first layer as device state knowledge;
and a device anomaly diagnosis inference engine that compares the device state knowledge with a preset device state generation rule and applies the state knowledge selected by the comparison to a preset sensor state diagnosis rule set. system.
 제9 항에 있어서,
상기 기기상태진단모듈은
상기 기기이상징후진단추론엔진에서 선별된 규칙집합이 복수 개일 때에 기설정된 우선순위에 따라 경합을 해결하여 상기 기기의 상태감시결과를 해설하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 9,
The device status diagnosis module
An intelligent state monitoring system of a nuclear power plant, characterized in that when there are a plurality of rule sets selected by the device anomaly diagnosis inference engine, the contention is resolved according to a preset priority and the state monitoring result of the device is explained.
 제6 항에 있어서,
상기 계통상태진단모듈은
상기 센서상태진단모듈로부터 제공되는 해설과 상기 기기상태진단모듈로부터 제공되는 해설을 결정수목(Decision tree)에 적용하여 계통의 상태진단을 수행하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 6,
The system status diagnosis module
An intelligent state monitoring system of a nuclear power plant, characterized in that by applying the commentary provided from the sensor state diagnosis module and the commentary provided from the device state diagnosis module to a decision tree to diagnose the state of the system.
 삭제delete 삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 사용자인터페이스모듈은
상기 발전소종합진단모듈에서 산정된 상기 계층별 건강지수를 발전소 운영현황과 취합하여 보고서를 생성하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 1,
The user interface module
The intelligent state monitoring system of a nuclear power plant, characterized in that for generating a report by combining the health index for each class calculated by the power plant comprehensive diagnosis module with the power plant operation status.
 제1 항에 있어서,
상기 원전설비는
상기 원전 환경의 센서, 기기 및 계통 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 1,
The nuclear power plant facility
The nuclear power plant's intelligent state monitoring system, characterized in that it includes at least one of sensors, devices and systems of the nuclear power plant environment.
 제1 항에 있어서,
상기 제3 계층에서는
규칙기반전문가시스템을 적용하여 상기 원전설비의 상태를 진단하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시시스템.
According to claim 1,
In the third tier
An intelligent state monitoring system of a nuclear power plant, characterized in that for diagnosing the state of the nuclear power plant facility by applying a rule-based expert system.
 원전의 지능형 상태감시방법에 있어서,
센서 측정값과 기기 측정값을 예측값과 비교하여 상기 센서와 상기 기기의 이상징후를 감지하는 단계;
상기 센서의 종류를 구분하고 상기 센서의 이상징후 값을 기반으로 상기 센서의 이상유무를 진단하는 단계;
상기 감지하는 단계 및 상기 진단하는 단계에서 생성된 상기 센서의 감지 및 진단결과와, 상기 감지하는 단계에서 생성된 상기 기기의 이상징후 결과를 기반으로 원전설비의 상태를 진단하는 단계;
상기 원전설비의 상태를 진단하는 단계로부터 제공되는 상기 원전설비의 상태진단결과를 기반으로 조기경보의 수준을 결정하고 상기 원전설비의 계층별 건강지수를 산정하는 단계를 포함하고,
상기 산정하는 단계에서는
상기 원전설비의 상태를 진단하는 단계로부터 제공되는 상기 원전설비의 상태진단결과를 결정수목에 적용하여 상기 조기경보발령 수준을 결정하고,
상기 조기경보발령 수준을 기반으로 상기 원전설비의 건강지수 가중치를 산정하여 상기 원전설비의 계층별 건강지수를 결정하고,
상기 조기경보발령 수준에 따라 조기경보가 가능하도록 하며,
상기 건강지수의 결정에서는
상기 이상징후를 감지하는 단계, 상기 센서의 이상유무를 진단하는 단계 및 상기 원전설비의 상태를 진단하는 단계에서의 결과값을 기반으로 발전소의 분류체계에 따라 설정된 계층에 따라서 계층별 건강지수를 산정하는 것을 특징으로 하는 원전의 지능형 상태감시방법.In the intelligent state monitoring method of nuclear power plants,
detecting abnormal symptoms of the sensor and the device by comparing the sensor measurement value and the device measurement value with predicted values;
distinguishing the type of the sensor and diagnosing whether or not there is an abnormality in the sensor based on an abnormal symptom value of the sensor;
diagnosing a state of a nuclear power plant facility based on the detection and diagnosis results of the sensor generated in the sensing and diagnosing steps, and the abnormal symptom result of the device generated in the sensing step;
Determining the level of early warning based on the state diagnosis result of the nuclear power plant facility provided from the step of diagnosing the state of the nuclear power plant facility and calculating the health index for each layer of the nuclear power plant facility,
In the step of calculating
The early warning issuance level is determined by applying the condition diagnosis result of the nuclear power plant facility provided from the step of diagnosing the state of the nuclear power plant facility to a decision tree;
Based on the early warning issuance level, the health index weight of the nuclear power plant facility is calculated to determine the health index for each tier of the nuclear power plant facility;
An early warning is made possible according to the level of the early warning issuance,
In determining the health index,
Calculate the health index for each class according to the class set according to the classification system of the power plant based on the result values in the step of detecting the abnormal symptoms, the step of diagnosing the abnormality of the sensor, and the step of diagnosing the state of the nuclear power plant facility An intelligent state monitoring method of a nuclear power plant, characterized in that for.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102494721B1 (en) * 2022-10-19 2023-02-06 (주)이엠시스텍 Remote monitoring contro system based on internet of things

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101372489B1 (en) * 2012-10-09 2014-03-10 주식회사 엠앤디 System for monitoring low pressure turbine using smart sensor
KR101829137B1 (en) * 2016-08-29 2018-02-13 한국수력원자력 주식회사 Device abnormality early alarm method including decision for device improtance and alarm validation, and system using thereof

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101178235B1 (en) * 2010-10-15 2012-08-30 한국전력공사 Prediction and fault detection method and system for performance monitoring of plant instruments using principal component analysis, response surface method, Fuzzy Support Vector Regression and Generalized Likelihood Ratio Test
US8949668B2 (en) * 2011-05-23 2015-02-03 The Boeing Company Methods and systems for use in identifying abnormal behavior in a control system including independent comparisons to user policies and an event correlation model
KR20120138298A (en) * 2011-06-14 2012-12-26 한국전자통신연구원 Management network apparatus and methdo for processing data in plant management network
KR101825809B1 (en) * 2016-05-04 2018-03-22 두산중공업 주식회사 Plant system, and fault detecting method thereof
US11200790B2 (en) * 2016-08-29 2021-12-14 Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd. Method for pre-detecting abnormality sign of nuclear power plant device including processor for determining device importance and warning validity, and system therefor
JP6887361B2 (en) * 2017-10-31 2021-06-16 三菱重工業株式会社 Monitoring target selection device, monitoring target selection method, and program
KR102051227B1 (en) 2018-09-07 2019-12-02 한국수력원자력 주식회사 Predictive diagnosis method and system of nuclear power plant equipment

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101372489B1 (en) * 2012-10-09 2014-03-10 주식회사 엠앤디 System for monitoring low pressure turbine using smart sensor
KR101829137B1 (en) * 2016-08-29 2018-02-13 한국수력원자력 주식회사 Device abnormality early alarm method including decision for device improtance and alarm validation, and system using thereof

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